Division and Union

本文介绍了一种将给定的分段集合分为两个非空子集的算法,确保任一分段与另一集合中的分段不相交。通过排序和边界检查实现高效划分,适用于解决分段管理或调度问题。

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题目大意:将所给的分段分成两个非空集合,使得一个集合中的任何一个分段与另一个集合中的任何一个分段不相交。

解题思路:让 l 从小到大排序,用 rr 记录第一个集合的右边界,若第 i 个分段的 l 小于等于第一个集合的右边界,那么将第 i 个分段划分到第一个集合,新的 rr 值为 max(rr, 第 i 个分段的 r 值 );若第 i 个分段的 l 大于第一个集合的右边界,那么从第 i 个分段开始为第二个集合。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <queue>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <set>
using namespace std;

struct node{
	int l,r;
	int id;
	int group;
}a[1000];

int t,n;

bool cmp1(node a,node b){
	if(a.l==b.l)
	return a.r<b.r;
	return a.l<b.l;
}

bool cmp2(node a,node b){
	return a.id<b.id;
}

int main(){
	cin>>t;
	while(t--){
		cin>>n;
		for(int i=0;i<n;i++){
			cin>>a[i].l>>a[i].r;
			a[i].id=i;
		}
		sort(a,a+n,cmp1);
		int mid=-1;
		int rr=a[0].r;
		for(int i=1;i<n;i++){
			if(a[i].l>rr){
				mid=i;
				break;
			}else{
				rr=max(rr,a[i].r);
			}
		}
		if(mid==-1){
			cout<<"-1"<<endl;
		}else{
			for(int i=0;i<mid;i++)
				a[i].group=1;
				for(int i=mid;i<n;i++)
					a[i].group=2;
					sort(a,a+n,cmp2);
					for(int i=0;i<n;i++){
						cout<<a[i].group<<" ";
					}
					cout<<endl;
		}
	} 
}
<think>我们被要求检查SQL查询语句是否存在语法或逻辑错误,并了解如何正确统计特定日期范围内每天活跃用户的去重数量。 用户提供的SQL语句是: Select count(distinct user_id) from user_log where active=1 and login_date between '2025-05-01' and '2025-05-31' group by login_date 分析: 1. 语法检查: - SELECT子句:使用了聚合函数count(distinct user_id)是正确的。 - FROM子句:表名为user_log,假设存在。 - WHERE子句:条件为active=1(表示活跃用户)和login_date在指定日期范围内。注意:日期范围是闭区间,包含两端。 - GROUP BY子句:按login_date分组,即每天一组。 2. 逻辑检查: - 目标:统计每天去重的活跃用户数。 - 使用count(distinct user_id)可以确保对同一天内重复登录的用户只计算一次。 - 但是,这里有一个潜在问题:如果某一天没有用户登录,那么结果中将不会出现该天的记录(因为GROUP BY只会生成有数据的组)。如果希望显示整个日期范围内每一天(包括没有活跃用户的日子),则需要使用日期维度表或者生成日期序列。 3. 日期范围问题: - 用户指定的日期范围是2025-05-01到2025-05-31(5月共31天)。 - 当前查询只会返回在user_log表中有登录记录的那些天。 4. 改进建议: - 如果需要显示所有日期(即使没有活跃用户),则需要连接一个日期表(date_dimension)或者使用递归生成日期序列(在MySQL 8.0+中可以使用递归CTE)。 - 示例(使用日期表): SELECT d.date, COUNT(DISTINCT l.user_id) AS active_users FROM date_dimension d LEFT JOIN user_log l ON d.date = l.login_date AND l.active = 1 AND d.date BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31' WHERE d.date BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31' GROUP BY d.date ORDER BY d.date; - 如果没有日期表,可以使用递归生成日期序列(MySQL 8.0+): WITH RECURSIVE dates(date) AS ( SELECT '2025-05-01' UNION ALL SELECT date + INTERVAL 1 DAY FROM dates WHERE date < '2025-05-31' ) SELECT d.date, COUNT(DISTINCT l.user_id) AS active_users FROM dates d LEFT JOIN user_log l ON d.date = l.login_date AND l.active = 1 GROUP BY d.date ORDER BY d.date; 5. 原查询的潜在性能问题: - 当数据量很大时,对每天进行distinct计算可能会比较慢。可以考虑在(user_id, login_date)上建立索引,或者使用预聚合(如物化视图)。 6. 关于引用内容的说明: - 引用[1]中提到count(字段)会忽略null值,而这里我们使用的是count(distinct user_id),如果user_id为null,则不会被计数(因为distinct会排除null,且count不计null)。但通常user_id不应为null,所以问题不大。 - 引用[2]中提到的sql_mode=only_full_group_by问题:在原始查询中,我们按login_date分组,并且select子句中只有聚合函数和分组字段(login_date虽然没有直接写出来,但是被隐式包含在group by中,但MySQL允许在group by中直接使用分组字段而不在select中列出,不过这里我们select中只有聚合函数,所以不会出现非聚合列的问题)。但是,如果我们想同时选择login_date,那么需要明确写出分组字段。原查询没有选择login_date,所以结果中每天只有活跃用户数,而没有日期。因此,我们通常会在select中加上分组字段,以便知道是哪一天。 修正后的查询(如果不需要显示所有日期,只显示有数据的日期): SELECT login_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users FROM user_log WHERE active=1 AND login_date BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31' GROUP BY login_date ORDER BY login_date; 这样修改后,我们就能在结果中看到每天的日期和对应的活跃用户数。 总结: 原查询语法正确,逻辑上也能实现“统计有登录记录的每一天的活跃用户数”,但如果需要覆盖整个日期范围(包括没有登录记录的日子),则需要使用日期表或生成日期序列。 另外,注意原查询没有选择login_date字段,导致结果中只有一列(活跃用户数),而不知道对应的日期。因此,建议在SELECT子句中添加login_date。 关于引用[3]:提到去重后的count,这里我们使用了count(distinct)是正确的。 最终,我们给出两个版本的查询: 版本1(原查询修正,显示日期): SELECT login_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS active_users FROM user_log WHERE active=1 AND login_date BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31' GROUP BY login_date ORDER BY login_date; 版本2(包含所有日期,使用递归CTE,MySQL 8.0+): WITH RECURSIVE dates (date) AS ( SELECT '2025-05-01' UNION ALL SELECT date + INTERVAL 1 DAY FROM dates WHERE date < '2025-05-31' ) SELECT d.date AS login_date, COUNT(DISTINCT l.user_id) AS active_users FROM dates d LEFT JOIN user_log l ON d.date = l.login_date AND l.active = 1 GROUP BY d.date ORDER BY d.date; 注意:在版本2中,我们使用了LEFT JOIN,所以即使没有登录记录的日期也会显示(活跃用户数为0)。 另外,在版本2中,我们注意在LEFT JOIN的条件中,除了日期匹配,还附加了active=1(这是为了确保只统计活跃用户)。这样处理比在WHERE子句中过滤更合理,因为WHERE子句过滤会排除没有匹配的记录(而LEFT JOIN需要保留这些记录)。 如果使用MySQL 5.7或更低版本,不支持递归CTE,那么可以考虑创建一张日期表,或者用其他方式生成日期序列(如使用一个包含足够多日期的表,或者用UNION ALL手动列出所有日期)。 因此,根据用户的需求(是否要求显示所有日期)和数据库环境,选择不同的查询方式。</think>### SQL查询分析与优化 您的SQL查询语句**语法正确**,但存在逻辑优化空间。以下是分析和优化建议: ```sql -- 优化后的查询 SELECT login_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS daily_active_users FROM user_log WHERE active = 1 AND login_date BETWEEN '2025-05-01' AND '2025-05-31' GROUP BY login_date ORDER BY login_date; ``` #### 关键改进点: 1. **添加日期字段显示** 原始查询只返回每天的用户数,未显示具体日期。添加`login_date`字段使结果更清晰[^1]。 2. **结果排序优化** 添加`ORDER BY login_date`确保日期按时间顺序排列,便于分析趋势。 3. **别名增强可读性** 使用`daily_active_users`作为列别名,提高结果可读性。 4. **处理NULL值问题** 如果`user_id`存在NULL值: ```sql COUNT(DISTINCT CASE WHEN user_id IS NOT NULL THEN user_id END) ``` - `COUNT(字段)`忽略NULL值[^1] - 当`user_id`为NULL时不会被计入统计 #### 性能优化建议: 1. **索引优化** 创建复合索引加速查询: ```sql CREATE INDEX idx_active_date ON user_log(active, login_date, user_id); ``` 2. **大数据量分页** 当数据量极大时(>1000万行): ```sql SELECT /*+ MAX_EXECUTION_TIME(3000) */ login_date, COUNT(DISTINCT user_id) FROM ... ``` 3. **日期范围处理** 更精确的日期范围写法: ```sql login_date >= '2025-05-01' AND login_date < '2025-06-01' ``` - 避免BETWEEN可能出现的边界问题 - 兼容不同数据库的日期处理差异 #### 特殊场景处理: 1. **需要包含所有日期(即使无活跃用户)** ```sql WITH RECURSIVE dates(date) AS ( SELECT '2025-05-01' UNION ALL SELECT date + INTERVAL 1 DAY FROM dates WHERE date < '2025-05-31' ) SELECT d.date AS login_date, COUNT(DISTINCT l.user_id) AS daily_active_users FROM dates d LEFT JOIN user_log l ON d.date = l.login_date AND l.active = 1 GROUP BY d.date; ``` 2. **避免ONLY_FULL_GROUP_BY错误**[^2] ```sql -- 临时关闭严格模式 SET SESSION sql_mode = 'STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_ENGINE_SUBSTITUTION'; ``` #### 执行计划验证: 使用`EXPLAIN`分析查询性能: ```sql EXPLAIN FORMAT=JSON SELECT ... -- 您的查询语句 ``` 关注以下指标: - `using_filesort`:是否使用文件排序 - `using_index`:是否使用索引覆盖 - `rows_examined`:扫描行数 ### 最终建议方案 ```sql /* 最优方案 */ SELECT DATE_FORMAT(login_date, '%Y-%m-%d') AS login_date, -- 标准化日期格式 COUNT(DISTINCT user_id) AS active_user_count FROM user_log WHERE active = 1 AND login_date >= '2025-05-01' AND login_date < DATE_ADD('2025-05-01', INTERVAL 1 MONTH) -- 动态计算结束日期 GROUP BY login_date ORDER BY login_date ASC; ```
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